Aplicación de técnicas holográficas para el estudio de procesos microfluídicos en materiales nano-porosos

Abstract

La holografía digital (HD) es una técnica óptica que permite registrar y reconstruir información tridimensional mediante hologramas digitales obtenidos por interferencia entre un haz de referencia y un haz objeto. Su capacidad para recuperar mapas de amplitud y fase de la luz la convierte en una herramienta valiosa para la caracterización cuantitativa y no-invasiva de materiales y fenómenos físicos. Las aplicaciones interferométricas de la HD se engloban dentro de la interferometría holográfica digital y la microscopía holográfica digital, técnicas que ofrecen alta resolución espacial y axial, permitiendo detectar deformaciones, desplazamientos y variaciones locales del índice de refracción con gran precisión. En este trabajo se aplicaron estas técnicas al estudio de fenómenos microfluídicos en materiales no-porosos y porosos nanoestructurados. Estos últimos poseen numerosas aplicaciones tecnológicas y sus propiedades están fuertemente vinculadas a los procesos de transporte de fluidos, gobernados principalmente por fuerzas capilares. Debido al elevado confinamiento espacial y a la complejidad de los mecanismos involucrados, resulta fundamental disponer de métodos experimentales que permitan medir de forma rápida y precisa la dinámica de los fluidos y la evolución temporal de la fracción de llenado. Asimismo, se incorporaron herramientas de aprendizaje profundo para reducir la dimensionalidad de los datos y extraer características relevantes del proceso de evaporación de una gota sobre una membrana porosa y se desarrollaron redes neuronales para generar imágenes de fase sintéticas, con potencial aplicación en la predicción del comportamiento microfluídico y en la optimización del diseño de dispositivos basados en materiales nanoestructurados.

Digital holography (DH) is an optical technique that enables the recording and reconstruction of three-dimensional information through digital holograms obtained by interference between a reference beam and an object beam. Its ability to retrieve amplitude and phase maps of light makes it a valuable tool for the quantitative and non-invasive characterization of materials and physical phenomena. Interferometric applications of DH are encompassed within Digital holographic interferometry and digital holographic microscopy. These techniques provide high spatial and axial resolution, allowing the detection of deformations, displacements, and local variations in the refractive index with high precision. In this work, these techniques were implemented to study microfluidic phenomena in nano-porous and solid substrates. Many of their functionalities are closely related to pore-filling dynamics, fluid transport within the pores, and liquid evaporation/condensation processes from and into the pores, which are largely governed by capillary forces. The behavior of liquids in highly confined nanostructured materials does not follow a simple Newtonian model; and due to the complexity of the mechanisms involved, it is essential to have experimental methods capable of rapidly and accurately measuring fluid dynamics and the temporal evolution of the filling fraction. In addition, deep learning tools were incorporated to reduce data dimensionality and extract relevant features from the evaporation process. Neural networks were also developed to generate synthetic phase images, with potential applications in predicting microfluidic behavior and optimizing the design of devices based on nanostructured porous materials.